The papersift project is designed to cluster research papers based on entities for use in code generation.
هذا المشروع يقوم بترتيب المقالات البحثية حسب الكيانات (entities) لاستخدامها في جيل كلود للكود. يجمع بين هذه المقالات حسب الكيانات، مما يساعد على استرجاع المعلومات ذات الصلة بسهولة أكبر. هذا المشروع يهدف إلى تيسير تطوير قدرات الجيل للكود من خلال تقديم منهجية منظمة لترتيب المقالات.
This project implements a master's thesis on trading strategies using reinforcement learning.
هذا المشروع يدرس تطبيق التعلم بالإيعاز في استراتيجيات التداول. يستخدم TorchRL، مكتبة التعلم بالإيعاز في PyTorch. الهدف هو تطوير وتقييم استراتيجيات التداول الفعالة من خلال التجربة والتحليل. هذا المشروع يسعى إلى المساهمة في مجال التداول الآلي عن طريق تقديم إطار للفحص والتطوير لاستراتيجيات التعلم بالإيعاز في التداول.
pyspectrakit is a Python library designed to facilitate the processing of spectral data.
هذا المشروع يقدم مجموعة أدوات شاملة لتعامل مع البيانات الطيفية في تنسيقات متعددة. يحتوي على مجموعة من الوظائف، بما في ذلك تصحيح الأساس، والت.normalization، والsmooth، وdespike، ومؤشرات التشابه، وتحليل القمم، وعملية إدخال/إخراج متعددة التنسيق. يتم بناء المكتبة باستخدام لغة بايثون ويعتمد على مجموعة من مكتبات الشبكة الشائعة مثل matplotlib، numpy، rich، scikit-learn، scipy، و typer.
This project creates physics-constrained neural differential equations for chemical reactor digital twins.
هذا المشروع يخلق معادلات تفاضلية عصبية محددة بالفيزياء لتمثيل التوأم الرقمي للفاعل الكيميائي. يستخدم هذا الأداة التعلم الآلي لتحليل وتحسين أداء الفاعل الكيميائي. يمكنه القيام بذلك عن طريق إنشاء معادلات تفاضلية عصبية محددة بالفيزياء، والتي ثم تستخدم لإنشاء توأم رقمي لهذا الفاعل. مما يتيح توقعات أكثر دقة وتحليل أداء الفاعل الكيميائي.
The Spektron project aims to develop a self-supervised foundation model for vibrational spectroscopy that can transfer calibration across spectrometers using minimal labeled samples.
هذا المشروع يهدف إلى تطوير نموذج أساسي ذاتي التعلم للتحليل الطيفي الموجي الذي يمكن أن ينقل التأيين عبر الأجهزة الطيفية باستخدام عدد قليل من العينات المُشفرة. يستخدم هذا النهج مزيجًا من مامبا-ترانزفورمر مع تطبيق نقل الأبعاد الأمثل بناءً على سينخورن، ومتحكم معلوماتي متغير، والتنظيم الفيزيائي للمعاملات لتحقيق التأيين المجاني عبر الأجهزة الطيفية باستخدام 10 عينات مشفرة فقط. هذا النهج يفوق المنهجيات الكلاسيكية التي تتطلب 30-60 عينة مشفرة.
VS³L is a self-supervised foundation model for vibrational spectroscopy that enables calibration transfer across spectrometers using minimal labeled samples.
VS³L يُقترح استراتيجية خامسة لتحويل التكاليف في الطيفية، والتي تشمل تعلم تمثيلات كيميائية غير محددة بالآلة من مجموعة تدريب كبيرة وتناسق مع كمية قليلة من البيانات المحددة. هذه المنهج هي بدون معايير، فعالة في الاستهلاك، وتحديد 10 بيانات تحويل تتفوق على الطرق التقليدية التي تستخدم 50.
The rtpipeline project is designed to manage and analyze DICOM-RT data for radiation therapy treatment planning.
هذا المشروع يقدم مسارًا متكاملًا لتنظيم وتحليل ملفات DICOM-RT. يجمع البيانات حسب المهمة، والجزء، وDVH (دس-مقدار التوزيع)، مما يسمح بتصفية النتائج. يتم بناء المسار باستخدام Python ويتضمن استخدام مكتبات شائعة مثل matplotlib، numpy، pandas، plotly، وscipy.
The kruugerr_baseball-draft project is designed for baseball enthusiasts to simulate and analyze draft scenarios.
هذا المشروع يستخدم pandas و plotly و streamlit لإنشاء تطبيق ويب يsimulate مباريات الدوري. يمكن للمستخدمين إدخال تفضيلاتهم الخاصة و رؤية كيف سيكون اختيار مختلف في الواقع. يمكن استخدام التطبيق من قبل مالكي الفانتسي أو المحللين الذين يريدون الحصول على نظرة عامة حول أداء الفرق.
The contlearn project enables continual learning in machine learning models using Hamiltonian gradients and adaptive weight basis.
يعد مشروع contlearn مكتبة برمجة لتعلم المستمر في النماذج الحاسوبية باستخدام gradients هاميلتونيان و basis وزن متكيف (AWB). يتيح هذا النهج للنماذج العصبونية التعلم من المهام الجديدة دون فقدان المعلومات السابقة. يستفيد المشروع من إطاريات التعلم العميق الشهيرة مثل PyTorch و JAX لتقديم تنفيذ فعال ومستدام.
The fabric-agent project is a production-grade Microsoft Fabric MCP Agent that provides features such as an audit trail and rollback capabilities.
هذا المشروع هو एजنت مايكروسوفت فابريك MCP مخصص للبيئات الإنتاجية. يوفّر هذا الأجندة ميزات متقدمة مثل سجل المراقبة، الذي يوثّق التغييرات التي أجريت على النظام، وخصائص التراجع، مما يسمح للمستخدمين بإعادة تعيين التغييرات في حالة حدوث خطأ أو نتائج غير متوقعة. تم بناء الأجندة باستخدام لغة بايثون وتستخدم مكتبات متعددة مثل ChromaDB للعمليات على قاعدة البيانات.
This project is an educational interactive web application that provides Python code snippets for mathematics and statistics.
هذا المشروع هو تطبيق ويب تعليمي تفاعلي يستخدم Streamlit لتقديم قطع من التعليمات البرمجية في بايثون للرياضيات والสถطات. يعتمد التطبيق على مكتبات شعبية مثل matplotlib و pandas و scipy لتصفية وتحليل البيانات. الهدف من هذا المشروع هو جعل الرياضيات والاستثمار متاحة للمتعلمين من جميع المستويات. مع Maths-Python، يمكن للمستخدمين استكشاف المواضيع الرياضية المختلفة بطريقة تفاعلية ومبتكرة.
This project is a research portfolio dashboard designed for academics and researchers to showcase their work.
هذا المشروع هو لوحة تحكم للملفات البحثية مصممة لطلاب وأكاديميين للعرض لمشاريعهم البحثية. يتم بناؤها باستخدام Streamlit، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء ملفات بحثية مخصصة. يستفيد من قوة OpenAI لتقديم طريقة فريدة ومثيرة لتقديم النتائج البحثية. وتضم اللوحة سمات للرؤية البيانية باستخدام Plotly و Pandas للتعامل مع البيانات.
Corthex-HQ is an AI agent corporation that provides a multi-agent automation system.
يعد كورثكس-إتش كيو (Corthex-HQ) شركة إージنت الذكية التي توفر نظام تلقائي متعدد الأجسام. يعتمد هذا النظام على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات والعملية. يستخدم مجموعة من التكنولوجيا، بما في ذلك التعلم الآلي والتعرف على النصوص الطبيعية، لتمكين automation فعالة ومتسقة. تم تصميم هذه المنصة للمنظمات التي تريد تحسين كفاءتها وتحقيق الربحية. يمكن للمستخدمين إنشاء أجهزة إيجنت مخصصة لتنفيذ مجموعة من المهام، من التحليل البياني إلى التكامل في الوظائف.
Phocus Resource Monitor is a tool that monitors Hasselblad Phocus 4.x resource usage on Apple Silicon Macs, generating annotated graphs showing memory, CPU, GPU, and Neural Engine activity.
هذا المشروع هو مراقب موارد Phocus لجهاز Apple Silicon. يراقب Phocus في الخلفية ويرصد متغيرات مختلفة مثل استهلاك الذاكرة، استهلاك المعالج، استغلال GPU، استهلاك الطاقة للGPU، استهلاك ANE، واستخدام تبادل التخزين. عندما يتوقف، يولد رسمًا جاهزًا للنشر مع جميع هذه البيانات، بالإضافة إلى ملف CSV لتحليل إضافي.
This project generates wall-to-wall canopy height maps using machine learning on satellite data from multiple sources.
هذا المشروع يولد خريطة ارتفاع الغطاء الخلوي الكاملة باستخدام التعلم الآلي على بيانات الأقمار الصناعية من مصادر متعددة. يتدرب نموذج الغابة العشوائية على بيانات GEDI الليزر ويتوقع ارتفاعات باستخدام Sentinel-2، Sentinel-1، وسRTM. يحتوي هذا الملف على العديد من الميزات الرئيسية، بما في ذلك دعم معالجة موازية، أدوات التحقق الشاملة، وتحديد عدم اليقين النموذجي.
This project investigates algorithmic fairness and temporal generalization in early childhood risk prediction using the Early Childhood Longitudinal Study, Kindergarten Class of 2010-11 (ECLS-K:2011).
يهدف هذا المشروع إلى تحليل عدة الفائدة من الخوارزميات الحاسوبية في التنبؤ بالخطر المبكر للطفولة. يستخدم البيانات من دراسة ECLS-K:2011 و يطبق تقنيات مختلفة لتقيم التحيز والتحول الزمني. الهدف هو توفير نظرة عامة حول كيف يمكن استخدام الخوارزميات الحاسوبية في التنبؤ بالنتائج المبكرة للطفولة مع الحد من التحيز.
This project implements a trading strategy for statistical arbitrage using Python.
هذا المشروع يimplements استراتيجية تداول للاستثمار الإحصائي باستخدام Python. يستخدم المكتبات مثل NumPy، pandas، و scikit-learn للتحليل والاستراتيجية التجارية على بيانات السوق. الهدف من الاستراتيجية هو تحديد الأخطاء في الأسعار في السوق عن طريق التحليل والتكامل بين مختلف الأصول.
The turtle-trading project is a semi-automated investment system based on the Turtle Trading strategy.
هذا المشروع يعتمد على استراتيجية التورط (Turtle Trading) التي تم تطويرها من قبل ريتشارد دينيس وفرقته في الثمانينيات. هذا المشروع يقوم بتنفيذ نظام استثمار متكامل جزئيًا يستخدم لغة بايثون ومكتبات تحليل البيانات مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، و Plotly للتعامل مع البيانات وتحليلها.
The woodcut project optimizes MDF cutting using the Guillotine Cut algorithm.
هذا المشروع ي.optimizes تقليم الخشب باستخدام خوارزمية Guillotine Cut. يتم استخدام لغة بايثون وفرームورك FastAPI و مكتبة Matplotlib لتنفيذ الخوارزمية وتقديم حل فعال للتقليم الخشبية، مما يقلل من النفايات وتحسين كفاءة العملية.
This project is a personal life management system for individuals.
يهدف مشروع حياة الفرد الشخصية إلى توفير أداة شاملة لمراقبة المهام اليومية والأنشطة. يعتمد المشروع على_MODELS_ التعلم الآلي لتقديم توصيات مخصصة ومفصلة. قد يتكامل النظام مع قواعد البيانات المختلفة، مثل Qdrant و Redis، لتخزين وتحديث البيانات بسرعة. مع واجهته الويب، يمكن للمستخدمين متابعة تقدمهم وتلقي الإشعارات.
The Wave Network project is an ultra-small language model that uses frequency-domain operations.
هذا المشروع، المسمى شبكة الأمواج، هو نموذج لغوي صغير الحجم يستخدم عمليات المجال الترددي لتحقيق أهدافه. مصمم للتطبيقات التي تكون النماذج الكبيرة التقليدية غير مناسبة بسبب حجمها أو القيود الحسابية. تم بناء شبكة الأمواج باستخدام لغة بايثون ويعتمد على مكتبات مثل هوجنج فاس، ماتبليوت، نومبي، بانداس، بي تورش، وسكيت ليرن.
This project is an AI-powered stock investment tool designed for investors to make informed decisions.
هذا المشروع هو أداة استثمار الأسهم المزودة بالذكاء الاصطناعي مصممة لتحفيز المستثمرين على اتخاذ قرارات مدروسة. يعتمد هذا التطبيق على البرمجيات المكتوبة بلغة بايثون ويتضمن استخدام ألواح البيانات مثل NumPy وPandas، وأدوات تحليل البيانات مثل Plotly. يهدف الأداة إلى توفير المستثمرين بمعلومات وتوصيات لاستثماراتهم في الأسهم.
Kind Finance is a project for individuals to track and manage their personal finances.
يعد مشروع Kind Finance أداة أساسية للمساعدة في إدارة المالية الشخصية. يستخدم هذا المشروع مكتبات البيانات العلمية الشهيرة مثل Pandas و NumPy و Scikit-learn لتعامل وتحليل البيانات المالية. الهدف الرئيسي من هذا المشروع هو تقديم أداة بسيطة وفعالة للمساعدة في الحصول على نظرة عامة حول الوضع المالي.
This project provides interactive demonstrations of scientific machine learning (SciML) concepts using Marimo Notebooks.
هذا المشروع يقدم مظاهر تفاعلية لتقنيات التعلم الآلي العلمي (SciML) باستخدام نوتبوك ماريمو. يجمع هذا المشروع بين تقنيات التعلم الآلي العلمي المختلفة ويوفر تجاربًا تفاعليةً وتجريبيةً للمستخدمين. يستفيد المشروع من مكتبة برمجية بايثون الشهيرة مثل جاكس، نومباي، بانداس، سكيت-ليرن، سيبي، وماتبلوت لإنشاء واجهات تفاعلية وتحليلات مرئية.
The stock-analysis project is designed for financial analysts and investors to analyze and visualize stock market data.
هذا المشروع يقدم واجهة ويب للمساهمة في تحليل وتحليل البيانات المالية باستخدام مجموعة من الخوارزميات machine learning والtools للرسم البياني. يتيح للمستخدمين إضافة البيانات المالية من قواعد البيانات PostgreSQL، وتحليل الإحصائي، وتوليد الرسوم التوضيحية باستخدام Plotly. يتضمن المشروع أيضًا ميزات لتعديل البيانات، وتصميم الملامح، وتقييم النماذج. يعد المستخدمون الرئيسيون للمشروع المحللين الماليين والمستثمرين الذين يريدون الحصول على الفهم في سوق الأسهم.
The revheat-blog-engine is a Python-based project designed for creating and managing blogs.
هذا المشروع يبدو أنه محرك مدونة مُبني على لغة بايثون. يستخدم هذه المجموعة من المكتبات مثل anthropic و beautifulsoup و matplotlib. ومع ذلك، بدون مزيد من المعلومات، لا يزال غير واضح ما هي الميزات أو الوظائف الفريدة التي يقدمها هذا المشروع. appears أن الجمهور المستهدف هم مطورو البرمجيات الذين مهتمون بإنشاء حلول مدونة مخصصة.
GNN-SHM is a research project that combines Graph Neural Networks (GNN) with Finite Element Method (FEM) to detect and localize skin-core debonding in the JAXA H3 rocket's CFRP/Aluminum Honeycomb payload fairing.
هذا المشروع يهدف إلى تمكين الصيانة المعتمدة على الحالة (CBM) من خلال SHM الموجه + تحديد العيوب باستخدام GNN. يجمع بين بناء الشبكة الجغرافية المعنية بالجغرافيا مع أربع Architectures GNN و FEM H3-Spec. الهدف هو الكشف عن التدهور، والتآكل، والضرب، أو الحالة الصحية في واجهة CFRP/Al-Honeycomb.
The Karabagata Yuki Bot is a project for creating a chatbot that can generate and display data visualizations.
هذا المشروع يستخدم لغة بايثون لإنشاء روبوت يمكنه إنشاء و عرض رسومات البيانات. يعتمد على مكتبات مثل matplotlib، numpy، pandas لإنشاء الرسومات، بالإضافة إلى استخدام pytorch للتعلم الآلي. الوظيفة الرئيسية للروبوت هي التفاعل مع المستخدمين وتقديمهم برسومات بيانات مخصصة.
The ocularguard project aims to provide a comprehensive agentic multimodal AI system for post-surgical eye care, utilizing pre-trained models such as MedGemma and HAI-DEF.
يعد مشروع ocularguard نظامًا ذكائيًا متعدد الوظائف يهدف إلى دعم الرعاية بعد الجراحة العينية باستخدام_MODEL MedGemma و HAI-DEF. يتيح النظام الكشف المبكر والمراقبة والإدارة المتكاملة للعيوب المحتملة، مما يسهم في تحسين نتائج الاسترداد.
The bettip project is a football machine learning prediction pipeline designed for users.
هذا المشروع هو خطوط تحليل وتوقع النتائج في كرة القدم يستخدم مجموعة من المكتبات مثل PyTorch و scikit-learn و pandas لتحليل البيانات وتقدير النتائج. يعتمد على قوة التحليل الآلي لتوفير توقعات دقيقة. الهدف من المشروع هو تلبية احتياجات محبي كرة القدم الذين يريدون الحصول على معلومات حول أداء فرقهم المفضل.
This project is an algo trading platform designed for Indian equities, allowing users to perform backtesting.
هذا المشروع عبارة عن منصة للتداول الآلي مصممة خصيصًا للمتاجرة في الأسهم الهندية. يسمح للمستخدمين بإنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول الالكترونية مع القدرة على اختبار أدائها. تستفيد المنصة من مكتبات بايثون الشهيرة مثل FastAPI، Matplotlib، Pandas، و Uvicorn لتقديم تجربة تداول قوية ومجزية.
This project is a stock pattern analysis system that runs on Google Colab, matching patterns in stock data and visualizing results interactively.
هذا المشروع هو نظام تحليل نمطات الأسهم الذي يعمل على Google Colab، يلعب دورًا في تطوير نمطات البيانات المالية باستخدام التخزين المؤقت (GPU). يتضمن النظام ميزات مثل إدارة التعريف الآمنة، وضع التتبع، إنشاء تقرير HTML، وإبلاغ الأخطاء تلقائيًا.
This project is a molecular modeling toolkit designed for researchers and scientists to optimize molecular structures using Voronoi cell optimization.
يعد مشروع modeling_molecular أداة متكاملة لتحليل وتنظيم الهيكل الجزيئي باستخدام تقنية optimisation الخلية Voronoi على بيئة التمثيل الذري (ASE). يمكن للمستخدمين استخدام هذه الأداة للتحليل والتعديل على الهيكل الجزيئي، مما يجعلها أداة ضرورية للمختصين في مجال العلوم المواد و الكيمياء. تتضمن وظائف الأداة تحليل البيانات وتحليلها وتقنيات الرؤية.
This project provides a hybrid API for hashing and other cryptographic operations.
يوفّر مشروع jyppy77-hash__hybride-api واجهة برمجة تطبيقات مدمجة تقوم بعمليات التشفير والتحليل. يتم تنفيذ الواجهة باستخدام لغة البرمجة Python، وتستخدم إطار عمل FastAPI لتقديم واجهة مستخدم موثوقة ومجربة. كما تستفيد من نظام إدارة قواعد البيانات MySQL. على الرغم من عدم توفر وصف مفصل للمشروع، إلا أن اسمه والتكنولوجيا المستخدمة تشير إلى أنه مصمم للاستخدام من قبل مطورين الذين يحتاجون حلًا موثوقًا ومخصصًا للعمليات التشفيرية.
SynthEdge is a real-time edge detection tool for Kalshi BTC prediction markets, combining three independent signal sources to find mispriced contracts.
يستخدم SynthEdge ثلاثة مصادر إشارات مستقلّة لتحديد الحواف في عقود BTC في سوق Kalshi: API SynthData، وENSEMBLE محليّ، وPolymarket. يقرأ النظام الأساسي السوق مباشرةً، ي сравن الإشارات، ويطبق زيادة اتفاقية، ويحسب الأرباح باستخدام معيار كيلي. كما يظهر الرسم البياني للفان للمساهمة في التوزيع، ويتبع تجارب ورقية بتعقب أرباح تلقائيّة.
The RAG Provider is a production-ready system for extracting and linking entities from documents, verified through comprehensive testing on 100 real documents.
هذا المشروع يقدم نظام راغ (Recurrent Attention Generator) متقدم للتعرف على وتحديد الكيانات من المستندات المختلفة. يحتوي على تكامل LiteLLM مع دعم لأكثر من 100 مزود، Instructor لOUTPUTS نوعية آمنة، وطرق مخصصة، وراغ Service orchestrator. تم اختبار النظام بشكل شامع على 100 مستند حقيقي، وتحقيق نسبة نجاح 100% في استيعاب المستندات، واستخراج القطع، وخلق روابط تلقائية.
This project provides adaptive time-stepping for optimization-based physics simulations in one or two dimensions.
هذا المشروع يقدم تقنيات التوقيت المعدلة بشكل ديناميكي لتحسين أداء المحاكاة الفيزيائية المستندة على البحوث العددية في الأبعاد الواحدة والثلاثة. يعتمد على تقنيات البحوث العددية لتحسين الدقة والأداء، ويستخدم مكتبات الحوسبة العلمية الشهيرة مثل NumPy و SciPy و Matplotlib للعمليات الحسابية والتصوير.
This project provides an interactive analysis tool for Jumbo Mochi data using Streamlit and various machine learning libraries.
هذا المشروع يقدم أداة تحليلية تفاعلية لبيانات جومبو موتشي باستخدام Streamlit و مكتبات التعلم الآلي الشائعة. يتيح هذا التطبيق الويب للمستخدمين التحليل الفعال للبيانات، ويستخدم مكتبات بايثون الشهيرة مثل pandas، plotly، scikit-learn، و streamlit لتقديم واجهة مستخدم تفاعلية للتحليل والتنظيم. هذه الأداة مصممة خصيصًا للمحللين البيانيين والمختصين في العلوم البيانية الذين يريدون فهم سريع للخصائص الخاصة ببيانات جومبو موتشي.
This project evaluates the ability of Visual Language Models (VLMs) to rely on visual information when processing images.
تقييم مشروع vision-eval لمدى اعتماد النماذج اللغوية البصرية (VLMs) على المعلومات البصرية عند معالجة الصور. يتم استخدام قاعدة البيانات Cambrian-1 كمرجع للقياس، مما يسمح بتحديد مدى الاعتماد على العلامات البصرية من قبل VLMs في مهام مثل وصف الصور وتساؤلات حولها.
The ai-insights-v3 project provides a transcript analysis pipeline for human sales insights.
هذا المشروع مصمم لتحليل النصوص وتقديم إشكاليات مبيعات بشرية. يستخدم API OpenAI للتعرف على المعلومات المهمة من البيانات النصية. ثم يتم تمثيل الإشكاليات باستخدام Plotly، مما يجعلها أكثر سهولة في فهم البيانات. تستخدم Pydantic لنمذجة البيانات، بينما يستخدم Streamlit كفرمورك ويب. يبنى المجرى على قاعدة بيانات PostgreSQL.
This project is an image classification system that uses convolutional neural networks (CNNs) with transfer learning to classify images from the CIFAR-10 dataset.
هذا المشروع يستخدم التعلم العميق في مجال الرؤية الحاسوبية، حيث يستفيد من الشبكات العصبونية convolutional و التعلم الانتقالي على مجموعة CIFAR-10. يمكن استخدام هذا النظام لعمليات تصنيف الصور مثل التعرف على الأجسام أو فهم المشهد.
The natural-pdf project provides a user-friendly interface for interacting with PDF files.
هذا المشروع يقدم طريقة أكثر وضوحًا للتعامل مع ملفات PDF، بهدف جعل العملية أكثر سهولة ووضوحًا. يستخدم هذا المشروع مجموعة من المكتبات والtools لتقديم تجربة سلسة. الهدف هو تسهيل المهام المعقدة المتعلقة بملفات PDF، مما يجعلها أسهل لل пользователяين الذين يعملون بشكل متكرر مع ملفات PDF، مثل المطورين والمبحوثين أو المحترفين في إدارة المستندات.
A machine learning system for predicting UFC fight outcomes using historical fight data from ufcstats.com.
هذا المشروع هو نظام تعلم मशيني مصمم لتنبؤ نتائج المباريات UFC باستخدام البيانات التاريخية من ufcstats.com. يستخدم النظام kombinatioن من الهندسة المعمارية للميزات وتدريب النموذج لتوليد التنبؤات. يتألف المشروع من أربع مراحل: جمع البيانات، هندسة الميزات، تدريب النموذج، وتنفيذ الواجهة الويب.
The Nucleos Analyzer is an online tool that helps users analyze their private pension extracts from Nucleos, comparing benchmarks and providing insights into their financial position.
هذا الأداة عبر الإنترنت تساعد المستخدمين على تحليل مستندات التقاعد الخاصة بهم من نيكولوس، وتقارن مع المعايير والتقديرات. يحتوي الأداة على وظائف متعددة مثل استخراج البيانات التلقائي، وحساب معدل العائد السنوي (XIRR) باستخدام أيام العمل البرازيلية، وتمثيل رسومي للنمو والمساهمات الشهرية. كما تقارن مع المعايير مثل CDI، IPCA، INPC، S&P 500، وUSD، مع إمكانية تعديل نسبة الربح. يمكن للمستخدمين تصفية البيانات حسب الفترة والتحكم في حساب المساهمة من قبل الشركة.
This project is an internal tooling system for a company, providing various functionalities to streamline operations.
هذا المشروع هو نظام أدوات داخلية مصمم لتبسيط المهام وتحسين الكفاءة داخل المنظمة. يستخدم هذا النظام لغة بايثون و shell لكتابة السكريبتات، بالإضافة إلى مكتبات مثل NumPy و Pandas للتعامل مع البيانات، Playwright للتحكم في التطبيقات الويب، Plotly للرسم البياني، و Streamlit لبناء تطبيقات ويب تفاعلية. يستخدم هذا النظام قواعد البيانات PostgreSQL لstorage و management للبيانات. يهدف هذا الأداة إلى automation المهام المتكررة وتقديم نظرة عامة في الوقت الحقيقي وتحسين الإنتاجية بشكل عام.
This project predicts medical insurance charges using customer demographics and health data, focusing on model interpretability through SHAP.
يستخدم مشروع XGSHAP التعلم الآلي لتنبؤ بأسعار التأمين الصحي على أساس البيانات الشخصية والصحية للعملاء. يستخدم نموذج تقدير XGBoost مع وصفات SHAP شاملة للمساعدة في تفسير النتائج. كما يدمج مشروع SHAPash لتفسير الأعمال بسهولة وتحتوي على لوحة تحكم تفاعلية باستخدام Streamlit للتحقق من التنبؤات والتصرفات النموذجية.
This project is a web application that utilizes the AppLovin SDK to fetch and display in-game gems.
هذا المشروع هو تطبيق ويب يستخدم مكتبة AppLovin SDK لتحميل و عرض الجوائز في اللعبة. يعتمد التطبيق على pandas للتعامل مع البيانات و plotly للرسم البياني. يصل التطبيق إلى API AppLovin لاسترجاع جوائز اللعبة، مما يوفر للمستخدمين واجهة تفاعلية لمشاهدة أصولهم في اللعبة.
A Python-based tool that uses machine learning to predict and optimize resource allocation across multiple departments.
يُقدِّم هذا المشروع نظاماً مبنياً على البيانات لتخصيص الموارد، يستفيد من نماذج التعلم الآلي المتوفرة في مكتبة Hugging Face لتوقع التوزيع الأمثل للموظفين والمعدات عبر أقسام متعددة. يتم استيراد البيانات التاريخية للعمليات عبر مكتبة pandas، ثم يُعالج العددية باستخدام NumPy وSciPy، بينما يُدرّب النماذج التنبؤية باستخدام PyTorch. يخرج النظام خطط تخصيص واضحة ويُظهر مؤشرات الأداء عبر رسومات بيانية باستخدام مكتبة matplotlib. يستهدف هذا الحل مديري العمليات ومحللي البيانات الذين يسعون لتقليل فترات الخمول وتحسين كفاءة التخطيط. كما يتيح إمكانية محاكاة سيناريوهات مختلفة لتسهيل اتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين. يميز المشروع بدمج تقنيات التعلم الآلي مع أدوات التحليل البصرية لتوفير رؤية شاملة ومفصلة عن تخصيص الموارد.
The ExtremeHeat project is an in-house parametric heat insurance product for Nigeria that replicates and improves on IBISA's ClimaCash product, aiming to avoid third-party fees by owning the full pipeline from raw ERA5 weather data through actuarial pricing outputs.
يعد مشروع ExtremeHeat منتجًا لضمان الحرارة المُتخصص في نيجيريا. يستخدم بيانات الطقس ERA5 لحساب المكافآت بناءً على أيام الحرارة. يهدف المشروع إلى تحسين منتج ClimaCash من IBISA وخفض الرسوم الثانوية عن طريق امتلاك كامل مسار البيانات الخام إلى Outputs التأمينية.
This project recreates RL milestones using MiniPong and DQN from pixels for educational purposes.
هذا المشروع يحاول إعادة إنشاء أهم نقاط التحسين التعلمي باستخدام MiniPong و DQN من البيانات البكسلات. يستخدم المشروع مكتبات بيرثون الشهيرة مثل PyTorch، NumPy، Pandas، Matplotlib، و Streamlit لتنفيذها. يتيح للمستخدمين عبر الواجهة التفاعلية استخدام Streamlit للتحقق والتصفية من أداء एजENTS التحسين التعلمي.